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이 교수의 연구에 따르면 지난 2021년부터 오는 2031년까지 인력 부족 현상은 사회복지 서비스(36만6000명), 음식점·주점업(18만4000명), 전문직별 건설업(12만7000명) 등에 집중될 전망이다. 반면 AI 노출도는 청년층(상관계수 0.47) 비중이 높을수록, 평균 임금(0.40)과 교육 수준(0.74)이 높을수록 높았다. 반대로 55세 이상 근로자(-0.53) 비중이 높은 일자리는 노출도가 낮았다. 즉, AI가 대체하거나 보완할 가능성이 높은 일자리와 실제 인력이 부족해질 일자리의 성격이 다를 수 있다는 의미다.
이 교수는 “현 수준의 산업별 노출도대로 AI 도입이 진행되면 부문 간 수급 불균형은 충분히 완화되지 않으며, 특히 저임금·저숙련 부문의 인력 부족은 해소되기 어려울 것”이라고 했다. 또 “청년 일자리가 AI로 대체될 경우 중장기적으로는 청년층이 경험을 쌓을 수 있는 ‘숙련 사다리’가 사라져 노동시장 생태계가 훼손될 우려도 있다”고 덧붙였다.
고령사회일수록 AI의 편익을 누리기 위한 노동시장 역량이 취약할 수 있는 분석도 제기됐다. AI 노출도는 젊은 층에서 높은 반면, AI 확산에 따라 필요한 노동 재배치와 재교육, 기업 활력은 고령사회에서 원활하게 이뤄지기 어렵다는 것이다.
마티아스 시프 경제협력개발기구(OECD) 이코노미스트는 ‘고령화 사회에서 AI의 잠재적 기여’라는 제목의 발표에서 “AI 노출의 연령 구조와 고령사회의 적응 역량 간 불일치가 존재한다”는 주장을 펼친다.
그는 “고령 근로자는 이직·이동성뿐만 아니라 훈련 참여율도 낮아 AI 확산에 따른 노동 재배치 과정에서 편익을 누리기 어렵다”며 “AI 편익을 실현하려면 노동 재배치, 재교육·역량 향상, 기업 활력과 혁신이 뒷받침돼야 한다”고 말했다.





